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AI实战：深度学习之知识蒸馏

简介

知识蒸馏被广泛用于模型压缩和迁移学习。

开山之作 Distilling the Knowledge in a Neural Network 。文章提出一种方法，把多个模型的知识提炼给单个模型。

知识蒸馏，可以将一个网络的知识转移到另一个网络，两个网络可以是同构或者异构。做法是先训练一个teacher网络，然后使用这个teacher网络的输出和数据的真实标签去训练student网络。知识蒸馏，可以用来将网络从大网络转化成一个小网络，并保留接近于大网络的性能；也可以将多个网络的学到的知识转移到一个网络中，使得单个网络的性能接近emsemble的结果。

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